摘要:社会企业包含不同的逻辑,因此寻找能够调和经济和社会目标冲突的商业模式非常复杂。我们认为数字技术可以帮助社会企业家克服这一困难。事实上,本文旨在通过对这些不同研究流派进行系统的文献综述,全面介绍(1)商业模式创新、(2)社会企业和(3)基于人工智能的创造力支持工具的文献现状。我们的目的不是对这三种文献进行全面回顾,而是确定将它们联系起来的主要主题和子主题。在此基础上,我们提出了一种新的观点,即复杂的商业模式创新(例如处理社会企业混合模式的创新)如何通过基于人工智能的创造力支持工具得到推动,并制定了扩大对这一有希望的联系的研究议程。
Counselor Cashier 2 Wang Wenqing Chairman Taizhou Electrical Bicycle Association 3 Luo Jiangang General Manager International Division of AIMA Technology Group Co., Ltd. 4 Yu Xiangyun Supervisor Taizhou Jiayue Electrical Bike Industry Co., Ltd. 5 Chen hui Executive Director Taizhou Huangyan Jufeng LoComotive Co., Ltd. 6 Liang Ruihong Chairman Zhejiang Benbao Electrical Bike Industry Co., Ltd. 7 He Jinhui General Manager Huari Holding Group Co., Ltd. 8 Qiu Desheng General Manager Jiangmen City Huri Motor Spare Part Co., Ltd. 9 Wei Saijun Chairman Taizhou Best Automation Technology Co., Ltd. 10 Liang Jianguo Supervisor Taizhou Taijing Intellectual Property Agency Co., Ltd. 11 Yang Xiaofeng
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“新策略研讨会是我参加的最好的非营利领导力计划。当我们转向在线格式时,计划团队并没有错过任何节奏,而是提供了一个信息丰富,丰富和有趣的环境 - 使我们在整个4周计划中都参与其中!我已经在最近的董事会会议和团队中分享了许多见解和学习。我会强烈推荐该计划给我的同龄人,并欢迎有机会派遣我的高级团队。我每个星期二都期待着加入这个创意和教育的研讨会,因为这是我一周的亮点。”
• ID and passport copy • 5 personal photos • Original birth certification (computerized) • Original graduation certification or original transcript (English or Arabic) • Updated resume • TOEFL (ITP) with a minimum score 500, or TOFEL (IBT) with minimum score between 59-60 or British Council's IELTS with minimum score 5, or ESLSCA Admission test (EAT) • According to the new regulation of the Egyptian Supreme法院大学委员会(ESCU),非政府大学的学生必须提出和等效的决定,其中其认证与政府的认证相同;来自他们的非政府大学或ESCU。•在个人面试中,必须进行适当的表现,以最终确定您的入学过程。
● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion, University of Arizona, 2024 ● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Graphs and Multimodal Data Fusion, Summer Workshop on AI for Business (SWAIB), Shanghai, China, 2024 ● Achieving Equitable Access to Medical Laboratory Tests through Optimal Sparse Decision Tree, IISE Annual Conference & EXPO,加拿大蒙特利尔,2024●使用多模式和多通道多通道的多渠道综合语音术数据,IISE年度会议和博览会,加拿大蒙特利尔,2024年,患者辍学的预测:一种多模式的动态知识和文本矿业,IC Science,IC Scorial,IC Scorial,IC Science,IC Science,IC Scorial,IC Scorial,IC Sciencal,Arona social IC, Real-Time Signals with Wavelet-Transform-based Convolutional Neural Network, in: Proceedings of the 54 th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, 2023 ● Depression Detection in Social Media Using Time-and-knowledge-aware LSTM and Depression Diagnosis-related Entity Extraction, FoRMLA - Front Range of Machine Learning Alliance Seminar Series, University of Colorado, 2022 ● ICU Mortality预测:我们可以做得更好吗?一个基于机器学习和随机信号分析技术的新模型,爱荷华州立大学,2021●域●领域适应从大型社交媒体数据集中提取信号的域名,爱荷华州立大学,2018年,对哮喘的风险因素的全面分析:基于机器学习和机器学习和大型异构数据源的疾病,及其在jossection和sysport of Systems of Systems的疾病和分析的信息, Management, UT Dallas, 2018 ● A Machine Learning Approach for Understanding Population-Level Health Effects of E-Cigarettes, Conference on Health IT and Analytics (CHITA), 2017 ● Are Electronic Nicotine Delivery Systems (ENDS) a Safe Substitute for Cigarettes Among Asthma Patients: A Social Media Based Analysis, INFORMS Annual Meeting, Houston, Texas, USA, 2017 ● Domain Adaptation for Signal Extraction from Large Social Media Datasets, the INFORMS Conference on Information Systems and Technology (CIST), Houston, Texas, USA, 2017 ● Are Electronic Cigarettes a Safer Substitute for Cigarettes for Asthma Patients, Workshop on Information Technologies and Systems (WITS), Seoul, South Korea, 2017 ● A Comprehensive Analysis of Risk Factors for Asthma: Based on Machine Learning and Large Heterogeneous Data Sources, Iowa State University, 2017 ● Extracting Signals from Social Media for Chronic Disease监视,国际数字健康会议(DigitalHealth'16),蒙特利尔,加拿大魁北克,2016年●社交媒体上有关电子烟的关键对话趋势和模式,信息会议,田纳西州纳什维尔,田纳西州,2016年,2016年
摘要 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支,它通过符号化编程来解决问题;也就是说,它耗时更少,结果更快。在制药行业,人工智能 (AI) 最近已成为一个热门话题。它在问题解决科学方面取得了长足的发展,在研究、营销、医疗保健、药学和工程领域有着广泛的应用。机器学习 (ML) 取得了令人印象深刻的成果,在药物发现和开发方面的需求不断增加。制药行业开发新药是一个相当困难和漫长的过程,通常需要数年时间,而且由于流失率增加,成本高昂。因此,有必要利用人工智能 (AI) 等创新技术来加强新药的开发过程。人工智能使机器和计算机能够执行类似人类的任务,并在试图解决特定挑战时做出决策。问题的解决基于在记忆和适应性过程中获得的学习阶段,以及通过训练机器来应对新障碍而获得的概括和专业知识。本综述论文重点介绍了人工智能在制药行业多个领域的主要作用,包括临床试验、药物开发、制造、药物分析、质量保证和药物药代动力学预测。通过使用人工智能,制药行业的这些领域可以更快地实现目标,减少人类的努力,从而减轻他们的负担。